【摘 要】
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针对自动化集装箱码头自动导引车（AGV）调度与无冲突路径规划问题，提出了自动导引车冲突拥堵解决策略以生成无冲突路径。首先，考虑堆场缓冲支架容量，运行路径无拥堵、节点无冲突约束，以最大完工时间最小、自动导引车总行驶时间最短为目标建立两阶段混合整数规划模型；其次，设计改进的自适应遗传算法、基于冲突拥堵解决策略的迪杰斯特拉算法求得自动导引车调度方案与无冲突路径。算例分析结果表明：改进的自适应遗传算法相较
【基金项目】
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大连市科技创新基金项目（2020JJ26GX033）；
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针对自动化集装箱码头自动导引车（AGV）调度与无冲突路径规划问题，提出了自动导引车冲突拥堵解决策略以生成无冲突路径。首先，考虑堆场缓冲支架容量，运行路径无拥堵、节点无冲突约束，以最大完工时间最小、自动导引车总行驶时间最短为目标建立两阶段混合整数规划模型；其次，设计改进的自适应遗传算法、基于冲突拥堵解决策略的迪杰斯特拉算法求得自动导引车调度方案与无冲突路径。算例分析结果表明：改进的自适应遗传算法相较遗传算法平均求解时间降低了13.56%，且目标函数平均差距率为9.01%；基于冲突拥堵解决策略相较停车等待策略水平运输区拥堵度降低0.75%，自动导引车等待时间减少66.7%。所提算法求解质量高且速度快，同时验证了所提策略的有效性。
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